• Tidak ada hasil yang ditemukan

6. 조선소 데이터에 대한 품질 검증

6.2.4 품질 분석 사례

식은 다음과 같다.

(4)

(5) (6)

지표 최종 가중치 순서

테이블의 중요도 0.1 (가)

컬럼의 중요도 0.2 (나)

시뮬레이션 영향도 0.3 (다)

일정계획 수립 시 영향도 0.3 (라)

타 테이블과의 연관도 0.1 (마)

Table 27 Estimation results of final weights factor of each indicator

테이

컬럼 업무

규칙

중요도

건수 (N)

오류 건수 (E)

업무규칙별 오류율 (E/Nx100)

가중 오류 W(E /Nx1 00)

종합 가중 치(

W)

Proc ess

Bloc kNu mbe r

①,

③,

C A A A A 2.8 1088 25 2.30% 6.43

%

ID

①,

③,

C A A A B 2.7 1088 15 1.38% 3.72

% Star

tDat e

①,

②,

C B B A A 2.3 1088 13 1.19% 2.75

% Finis

hDa te

①,

②,

C B B A A 2.3 1088 13 1.19% 2.75

% Wor

kTy pe

ID

①,

③,

C B B A B 2.2 2103 32 1.52% 3.35

%

Wor kPa ckag e

ID

①,

③,

B A A B B 2.5 4253 22 0.52% 1.29

% Star

tDat e

①,

②,

B B A A A 2.7 4253 49 1.15% 3.11

% Finis

hDa

①,

②, B B A A A 2.7 4253 37 0.87% 2.35

%

Table 28 Output table of integrated data quality for one line

28과 같이 하나의 조선소의 한 개의 호선에 대한 최종 종합 품질 지수를 산출 하였다.

이와 같이 산출한 종합 품질 지수를 이용하여 조선소 생산 시뮬레이션 구현을 위하여 입력해준 데이터에 대한 신뢰도 및 논리적 일관성을 판단 할 수 있다.

te Man Hou r

①,

B B A A A 2.7 4253 8 0.19% 0.51

%

Wor kOr der

ID

①,

③,

A A A A B 2.9 8702 57 0.66% 1.90

% Star

tDat e

①,

②,

A A A A A 3 8702 165 1.90% 5.69

% Finis

hDa te

①,

②,

A A A A A 3 8702 154 1.77% 5.31

% Man

Hou r

①,

A B A A A 2.8 8702 1 0.01% 0.03

% Dur

atio n

①,

A B A A B 2.7 8702 42 0.48% 1.30

%

Bloc k

ID

①,

③,

A A A A A 3 94432 0 0.00% 0.00

% Bloc

kNu mbe r

①,

③,

A A A A A 3 94432 13 0.01% 0.04

%

Cou nt

①,

A B A A B 2.7 94432 44 0.05% 0.13

%

Part

ID ①,

A A A A A 3 17694

26 1 0.00% 0.00

% Dra

wing Num ber

①,

A B B B C 2 17694 26

3605

8 2.04% 4.08

%

Bloc kNu mbe r

①,

③,

A A A A A 3 17694

26 112 0.01% 0.02

%

Mat erial Num

①,

A B B B C 2 17694 26

7392

0 4.18% 8.36

%

ber Wei ght

①,

A B A A B 2.7 17694

26 4 0.00% 0.00

% Thic

knes s

①,

A B A B B 2.4 17694

26 0 0.00% 0.00

% Len

gth

①,

A B A B B 2.4 17694

26 22 0.00% 0.00

% Brea

dth

①,

A B A B B 2.4 17694

26 34 0.00% 0.00

% 가중 평균

오류율 0.806%



 ×

가중 오류 율합

품질 지수 99.194% 65.9 14505

681

1108

41 0.76% 53.1 2%

제 7 장 결론

7.1 결과

본 연구를 통하여 조선소 일정계획 시스템을 분석하여 중일정과 하부 실행 계획 단계의 데이터 구조를 WBS 코드를 기반으로 재정의하였다. 이 와 같이 재정의한 표준 데이터 구조를 기반으로 실제 시뮬레이션 데이터 를 생성하였다. 실제 시뮬레이션 데이터를 생성하기 위하여 조선소의 생 산관리 시스템의 데이터를 시뮬레이션 입력데이터로 변환시켜주는 표준 데이터 변환 모듈을 개발였다. 표준 데이터 변환 모듈은 어떠한 조선소의 데이터에도 적용하여 사용자의 편의대로 데이터를 가공하여 정의한 표준 데이터 형태로 출력할 수 있도록 개발되었다. 출력 형태는 표준 데이터 형식인 XML과 데이터베이스(MS-SQL, ORACLE)로 출력할 수 있다. 실제 로 개발된 모듈은 대형 3개 조선소 데이터에 적용하여 시뮬레이션을 구현 해봄으로써, 표준 데이터 모델에 대한 검증을 하였다.

다음으로 데이터 품질에 대한 관심이 높아지면서, 수많은 데이터들을 다루는 조선소 데이터에 대하여 데이터 값 관점에서 데이터의 품질 분석 하고 검증하는 방법을 연구하였다. 따라서 조선소 시뮬레이션 데이터들에 적용하여 좀 더 신뢰도 및 정확도가 높은 입력데이터와 결과물을 얻고자 하였다. 본 연구에서는 데이터 품질평가기법을 토대로 대형 조선소의 1개 의 호선에 대한 데이터들의 프로파일링분석을 진행하였으며, AHP방법을 기반으로 한 품질평가기준 마련 및 그에 따른 종합 품질 지수를 산출하였 다. 본 연구를 통하여 그동안 사례가 전무했던 조선소 데이터 품질 관리 에 대하여 품질평가방법론을 제시함으로써, 하나의 가이드라인을 제시하

였다.

7.2 향후 과제

추후 연구에서는 생산 시뮬레이션의 결과와 입력 정보 사이의 연관성 분 석을 추가하여 시뮬레이션 생애 주기(SLM, Simulation Life Cycle) 전체에 걸친 프레임워크를 구성하고 정보 품질을 객관적 지표로 지속적인 개선이 가능한 방법론을 정립하는 방향으로 진행할 예정이다.

감사의 글

2010년 3월 설렘과 꿈을 가지고 M&S연구실을 들어서고 나서 생활한지 가 벌써 4년 6개월이라는 시간이 흘렀습니다. 그동안 저는 너무나도 소중 한 분들로부터 잊을 수 없는 은혜와 많은 가르침을 받았습니다. 그 동안 제게 격려와 칭찬을 아끼지 않으신 주위의 모든 분들께 이글을 통하여 감 사의 말을 드리고 싶습니다. 먼저, 바쁘신 중에도 제 학위논문의 심사위 원을 맡아주시고 언제나 좋은 조언을 해 주신 세 분께 감사드립니다. 학 부 연구실생활 때부터 본 석사논문을 무사히 마칠 수 있기까지 부족한 저 를 관심을 가지고 격려하고 열정으로 지도하여 주신 남종호 교수님께 감 사드립니다. 제 석사과정 연구의 대부분을 지도교수님과 공동으로 지도해 주시고 그 동안 언제나 날카로운 조언과 가르침으로 큰 도움을 주신 우종 훈 교수님께 감사드립니다. 그리고 기술료과제를 수행할 때, 누구보다 성 심성의껏 지도해주시고, 해외 산업체 견학을 잘 이끌어주신 이승재 교수 님께 감사드립니다. 그 밖에 저에게 큰 힘과 지원을 해주신 저희 조선해 양시스템공학과 훌륭하신 교수님들께 감사드립니다.

무엇보다 지금까지 이 모든 결실을 이룰 수 있도록 물심양면으로 지원 과 응원을 해주신 부모님께 감사드립니다. 언제나 부모님의 기대에 완벽 하게 미치지는 못하였지만 사랑과 믿음으로 묵묵하게 저의 뒷바라지를 해 주셨기에 오늘의 제가 있을 수 있었습니다. 하늘같은 부모님 은혜에 이 논문으로 조금이나마 부모님께 기쁨을 드리고자 합니다. 그리고 언제나 멀리서라도 작은 힘이 되라고 응원을 아끼지 않으신 저의 소중한 친인척 분들께도 이 글을 통하여 감사의 말을 드립니다.

연구실 생활동안 저에게 큰 힘과 희망이 되어주시고 힘들고 외로울 때 는 옆에서 위로와 격려를 해주신 저희 M&S 선배님들 그리고 동기들, 후 배들, 친구들에게 감사드립니다. 지금까지 여러분들과 함께 해왔기에 지 금의 길을 걸어 올 수 있었다고 생각합니다. 그리고 연구실은 다르지만

언제나 서로에게 작은 힘이 되어주고 격려를 해주었던 SPRL 연구실, 해 양시스템 연구실, PM 연구실, 유체 연구실, OPEL 연구실, 구조 연구실의 모든 연구생 분들에게 모두 감사드립니다. 그리고 가까이에서 많은 조언 을 해주신 조미정 선배님께도 감사드립니다.

학부 졸업논문을 위한 연구개발 때 프로그램 및 가상현실 구현에 많은 도움을 주신 김상련 차장님((주)실리콘스튜디오, 김세환 박사님(

(주)WorldViz), 김원돈 사장님((주)MTI)께 감사드립니다. 그리고 석사과정 연구개발 때 시뮬레이션 프로젝트를 수행하면서 많은 지도를 해주신 이필 립 연구소장님((주)지노스)께도 감사드립니다. 그리고 학교생활 및 연구생 활에서 아낌없는 많은 지원을 해준 GLOPEC, OPERA, 해양에너지 사업단 에게도 감사의 말을 전합니다.

그밖에도 저를 언제나 사랑해주시고 관심을 가져주신 모든 분들께 감사 의 말을 드립니다. 마지막으로 모든 분들의 은혜를 잊지 않고 언제나 초 심을 잃지 않고 사회에 나가서도 열심히 노력하는 모습으로 보답하겠습니 다. 진심으로 감사드립니다.

참고문헌

계찬식 외, 2006. 데이터 품질관리 지침(Ver2.1), 서울: 한국데이터베이스진흥센 터.

김광식, 황호진 & 이장현, 2012. 대일정 생산 계획에 따른 조선소 생산 용량의 초기 평가를 위한 이산사건 시뮬레이션. 한국CAD/CAM학회 논문집, 17(2), pp. 111-122.

김희연, 2012, ‘조선소 일정계획 시뮬레이션을 위한 표준 자료 구축 및 응용

‘, 한국해양대학교, 공학석사 학위논문.

송영주 외, 2008. 시뮬레이션 기반 조선소 레이아웃 설계 프레임워크 개발. 대 한조선학회 논문집, 78(4), pp. 202-212.

신종계 외, 2002. 디지털생산을 위한 초기 모델 개발 소개 - 조선소 성형공장 을 중심으로. 대한용접접합학회지, 20(2), pp. 10-17.

우종훈 외, 2005. 디지털 조선소 구축 및 활용을 위한 모델링 및 시뮬레이션 프레임워크 구축 방법론. 대한조선학회 논문집, 62(8), pp. 411-420.

이동건 외, 2011. 조선업의 효율적인 조립 스케줄링을 위한 통합 데이터베이스 시스템 구축. 출처 미상, 대한산업공학회, pp. 684-689.

이상우 외, 2006. 경정 모터보트 생산공정 개선을 위한 시뮬레이션 접근법. 출 처 미상, 대한산업공학회, pp. 71-78.

이종무, 조성원, 최양렬 & 신종계, 2006. 대형 조선소를 위한 생산 계획 평가 프레임워크 개발. 출처미상, 대한산업공학회, pp. 44-51.

이종무, 2007, ‘대형 조선소의 생산 계획 통합 프로세스 및 평가 프레임워크 연구’, 서울대학교, 공학박사 학위논문.

전병선, 2004. ooCBD 개발방법론, 영진닷컴.